Grover算法改进与应用综述

量子信息科学是一门新兴的交叉学科,它在信息领域中有着独特的性能,在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面可突破现有经典信息系统的极限.Grover算法是一类典型的量子算法,能够对任意经典暴力穷举搜索问题实现二次加速,进一步推动了量子计算的发展,如何有效地改进和应用Grover算法成为量子计算的一个重要研究领域.文中综述了Grover算法的优化改进和应用,对Grover算法在不同领域应用及不同方面的改进进行了概述,并对Grover算法未来的改进和相关应用的若干研究方向进行了探讨.     

领域独立智能规划技术及其面向自动化渗透测试的攻击路径发现研究进展

攻击路径发现是自动化渗透测试领域的重要研究方向。该文综合论述了领域独立智能规划技术在面向自动化渗透测试的攻击路径发现上的研究进展及应用前景。首先介绍了攻击路径发现的基本概念并按照技术原理将其划分为基于领域相关和领域独立规划技术的攻击路径发现方法。然后介绍了领域独立智能规划算法,包括确定性规划算法、非确定性规划算法和博弈规划的技术原理和发展状况并就各类方法在攻击路径发现中的应用进行了综述。接着分析总结了渗透测试过程的特点,对比了领域独立智能规划算法应用在面向自动化渗透测试的攻击路径发现时的优缺点。最后对攻击路径发现将来的发展方向进行了总结和展望,希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值。     

面向SW26010处理器的三维Stencil自适应分块参数算法

Stencil计算是科学应用中的一类重要计算,而分块是提升Stencil计算数据局部性的关键技术.针对现有三维Stencil优化在SW26010处理器上缺少时间分块以及分块参数需手工调优的问题,引入时间分块,提出了面向SW26010处理器的三维Stencil自适应分块参数算法.通过建立性能分析模型,结合硬件计算能力及存储容量等限制因素,文中系统地分析了分块参数对模型性能的影响,判断性能瓶颈,指导分块参数的优化方向.基于性能分析模型,自适应分块参数算法可给出预测性能最优时的分块参数,有利于三维Stencil在SW26010处理器上的快速优化部署.选取了三维7点和三维27点Stencil算例进行实验.与未使用时间分块的三维Stencil优化相比,以上两个算例在自适应选择的分块参数下可以达到1.47和1.29的加速比,且实际最优分块参数与理论最佳分块参数一致,这验证了所提性能分析模型及自适应分块参数算法的有效性.     

基于Grover搜索算法的整数分解

非结构化搜索是计算机科学中最基本的问题之一,而Grover量子搜索算法就是针对非结构化搜索问题设计的。Grover量子搜索算法可用于解决图着色、最短路径排序等问题,也可以有效破译密码系统。文中提出基于Grover搜索算法并结合经典预处理实现整数分解。首先基于IBMQ云平台对不同量子比特的Grover算法量子电路进行了仿真,以及模拟使用Grover算法求解N的素因子P和Q;然后将化简后的方程转化为布尔逻辑关系,以此来构建Grover算法中的Oracle;最后通过改变迭代次数来改变搜索到解的概率。仿真结果验证了使用Grover算法求解素因子P和Q的可行性。文中实现了在搜索空间为16且一次G迭代条件下以近78%的成功概率搜索到目标项。文中还比较了Grover算法与Shor算法在求解一些数字时所耗费的量子比特数和时间渐近复杂度的差异。通过Grover量子搜索算法分解整数的实验拓展了该算法的应用领域,Grover算法的加速效果在大型搜索问题中尤为明显。     

面向64位RISC-V的基础数学库自动化移植

受制于核心技术和知识产权等客观条件,国产自主芯片的研发困难重重.RISC-V作为一个开源指令集架构(ISA),具有简洁、模块化等优点,成为了国产处理器的新选择.基础数学库作为计算机系统最基础的核心软件库之一,对国产处理器的软件生态建设和健康发展尤为重要,而目前RISC-V还没有相关的基础数学库.因此,文中旨在将基于国产申威处理器的基础数学库移植到64位RISC-V平台.为了解决基础数学库的高效移植问题,首先设计了一个自动化移植框架,该框架通过功能模块间的松耦合,来实现高可扩展性;然后根据64位RISC-V指令集架构的特点,提出了基于全局的主动式寄存器分配方法和基于层次的指令选择策略;最后应用该框架,实现了对申威平台基础数学库中典型函数的移植,测试结果表明移植后函数功能正确且相对于GLIBC库在性能上有一定的提升.     

基于像素链动态失真和校验格码的±1隐写编码

双层校验格码(syndrome trellis code,STC)是目前最小化±1隐写失真的流行工具,但是该方法是概率算法,可能造成嵌入失败,并且计算复杂度较高.因此提出像素链动态失真模型,利用当前像素的SLSB(second least significant bit)位控制下一像素的LSB(least significant bit)位,使得嵌入过程中有些像素的失真可以动态调整为零.进而,将STC码应用于动态失真模型,得到了一种新的±1隐写编码方法.新方法最小化失真的能力与双层STC接近,嵌入速度明显优于双层STC.并且新方法是确定性算法,可以保证嵌入成功,所以更适合在实际的应用系统中使用.     

基于评论和物品描述的深度学习推荐算法

评论文本中蕴含着丰富的用户和物品信息,将其应用于推荐算法有助于缓解数据稀疏问题,提高推荐准确度.然而,现有的基于评论的推荐模型对评论文本的挖掘不够充分和有效,并且大多忽视了用户兴趣随时间的迁移和蕴含物品属性的物品描述文档,使得推荐结果不够准确.基于此,文中提出了一种基于深度语义挖掘的推荐模型(Deep Semantic...